【摘 要】
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随着世界范围内双孢蘑菇产量的不断增加,人们对双孢蘑菇质量的期望也越来越高。双孢蘑菇菌盖的状态是新鲜蘑菇最重要的考虑因素,而褐斑病又是双孢蘑菇最广泛发生的病害,因此本文提出了一种基于多特征融合的双孢蘑菇褐斑病分类与识别的方法。该方法在分割检测到双孢蘑菇的基础上,分别提取双孢蘑菇表面的颜色、形状和纹理特征,选择了11维特征参数组成的特征向量输入SVM分类器,通过比较多种核函数最终确定径向基核函数,并选择OVR-SVMs为分类算法对褐斑病阶段和人工或机械采摘损伤的双孢蘑菇做分类,对患有褐斑病的双孢蘑菇提前做出预
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海第二工业大学工学部
【基金项目】
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上海市科技兴农计划(批准号:2019-02-08-00-10-F01123),上海第二工业大学重点学科项目(XXKZD1603)支持。
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随着世界范围内双孢蘑菇产量的不断增加,人们对双孢蘑菇质量的期望也越来越高。双孢蘑菇菌盖的状态是新鲜蘑菇最重要的考虑因素,而褐斑病又是双孢蘑菇最广泛发生的病害,因此本文提出了一种基于多特征融合的双孢蘑菇褐斑病分类与识别的方法。该方法在分割检测到双孢蘑菇的基础上,分别提取双孢蘑菇表面的颜色、形状和纹理特征,选择了11维特征参数组成的特征向量输入SVM分类器,通过比较多种核函数最终确定径向基核函数,并选择OVR-SVMs为分类算法对褐斑病阶段和人工或机械采摘损伤的双孢蘑菇做分类,对患有褐斑病的双孢蘑菇提前做出预
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